package com.atguigu.day01;

import org.apache.flink.api.common.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.functions.KeySelector;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStreamSource;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.KeyedStream;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.SingleOutputStreamOperator;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;

// 从socket消费数据，计算word count
public class Example1 {
    // 不要忘记抛出异常！！！
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 获取执行的上下文环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
        // 设置并行任务的数量为1
        env.setParallelism(1);

        // 从socket读取数据
        // 记得先启动nc -lk 9999
        // 泛型是String，因为从socket读取的数据类型是String
        DataStreamSource<String> stream = env.socketTextStream("localhost", 9999);

        // map操作，将字符串切割，然后转换成元组，word -> (word, 1)
        // 使用flatMap实现map操作
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> mappedStream = stream
                // 使用匿名类的方式来实现flatMap的计算逻辑
                // 第一个泛型：输入的泛型
                // 第二个泛型：输出的泛型
                .flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
                    @Override
                    public void flatMap(String in, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) throws Exception {
                        // 切分字符串
                        String[] arr = in.split(" ");
                        for (String word : arr)
                            // 将元组收集到集合中
                            // flink引擎会自动将集合中的元素一条一条发送下去
                            out.collect(Tuple2.of(word, 1));
                    }
                });

        // shuffle操作
        // 将不同word的元组发送到word对应的逻辑分区
        // 第一个泛型：输入的泛型
        // 第二个泛型：key的泛型
        KeyedStream<Tuple2<String, Integer>, String> keyedStream = mappedStream.keyBy(new KeySelector<Tuple2<String, Integer>, String>() {
            @Override
            public String getKey(Tuple2<String, Integer> in) throws Exception {
                // 为每一条输入数据指定key
                // 将元组的f0字段作为key，f0就像scala里的_1
                return in.f0;
            }
        });

        // reduce操作
        // 将每个逻辑分区进行聚合
        // 针对f1字段聚合
        // sum算子会为每个key维护一个累加器
        // 输入数据更新完累加器之后，直接丢弃
        // sum算子输出累加器
        SingleOutputStreamOperator<Tuple2<String, Integer>> reducedStream = keyedStream.sum("f1");

        reducedStream.print();

        // 提交并执行程序
        env.execute();
    }
}
